Methoden zur Priorisierung von Anforderungen in der Bewertung | Teil 2
Im ersten Teil unserer Serie zu den Priorisierungsmethoden für Anforderungen haben wir die Numeral Assignment Technique bewertet. Dieses Mal widmen wir uns dem Binary Search Tree.
Wie beim letzten Mal möchten wir Ihnen zeigen,
- wie zuverlässig die Methode ist,
- wie ihre Akzeptanz bei den Stakeholdern ist,
- wie schnell sie durchführbar ist und
- für welche Menge von Requirements sie sich am besten eignet.
Anforderungspriorisierung mit dem Binary Search Tree
Seinen Namen hat der Binary Search Tree aus der Softwareentwicklung. Dort wird unter einem Binary Tree ein Node (Knoten) verstanden, der zwei Children (Unterknoten) hat. Ein Node kann wiederum das Child eines übergeordneten Nodes sein und ein Child kann der Node für zwei untergeordnete Children sein.
Ein Binary Search Tree ist ein Spezialfall des Binary Trees, bei dem die Nodes Bezeichnungen tragen. Betrachten Sie diese Bezeichnungen einfach als Ihre Requirements.
Bezeichnungen wie Ihre Anforderungen, die im linken Unterbaum einsortiert sind, haben eine geringere Priorität als die Anforderung im Node. Alle Anforderungen, die im rechten Unterbaum einsortiert sind, haben eine höhere Priorität als das Requirement im Node.
Die konsequente Erstellung eines Binary Search Trees mit Requirements führt unweigerlich zu ihrer Priorisierung. Dafür gehen Sie wie folgt vor:
1. Sie legen alle Anforderungen auf einen Stapel.
2. Nehmen Sie die erste Anforderung vom Stapel und legen Sie sie als Referenzanforderung vor sich hin.
3. Nehmen Sie eine weitere Anforderung vom Stapel und vergleichen Sie sie mit ihrer Referenzanforderung.
4. Wenn die Anforderung eine geringere Priorität als Ihre Referenzanforderung hat, vergleichen Sie sie mit den Anforderungen auf der linken Seite Ihres Binary Search Trees. Wenn die Anforderung eine höhere Priorität als Ihre Referenzanforderung hat, vergleichen Sie sie mit den Anforderungen auf der rechten Seite Ihres Binary Search Trees. Wiederholen Sie dies bis Sie einen Platz für Ihre Anforderung gefunden haben.
5. Wiederholen Sie die Schritte 3 und 4 bis Sie alle Anforderungen einsortiert haben.
6. Am Ende können Sie den Binary Search Tree in eine sogenannte Binary Priority List bzw. eine Rangreihe transformieren. Dazu überführen Sie alle benachbarten Anforderungen aus dem Binary Search Tree in eine vertikale Liste beginnend mit der höchsten Priorität.
Der Binary Search Tree wird gern als unbalanciert betrachtet. Der Grund hierfür ist die technische Sicht auf diese Methode. Denn betrachten wir den Binary Search Tree wie gezeigt als eine Rangreihe, so haben wir am Ende eine lange Liste von priorisierten Anforderungen.
Anforderungspriorisierung mit der Btree Technik
Mit dem Btree versuchen Requirement Engineers das „Problem des unbalancierten Zustandes“ zu lösen.
Gern wird argumentiert, dass der Vorteil des Btree darin bestünde auch neue Anforderungen in eine bestehende Anforderungspriorisierung einsortieren zu können. Warum das mit dem Binary Search Tree nicht möglich sein soll, erschließt sich uns nicht. Hinweise sind willkommen.
Aus unserer Sicht bleibt auch das Ergebnis der Btree Technik eine Rangreihe. Eine gleichmäßig verteilte Ansicht der Ergebnisse ändert daran auch nichts.
Akzeptanz und Einsatzbereich der Binary Search Tree Technik
Seitens der Stakeholder genießen der Binary Search Tree, die Binary Priority List und der Btree eine mittelmäßige Akzeptanz für eine große Menge von zu priorisierenden Anforderungen. Eine hohe Akzeptanz genießen die Techniken für eine geringe oder mittlere Menge von Anforderungen, die zu priorisieren sind.
Der Grund hierfür liegt in der Übersichtlichkeit der Ergebnisansicht, die mit der zunehmenden Menge an Anforderungen verloren geht.
Geschwindigkeit der Binary Search Tree Technik
Der Binary Search Tree bzw. die Binary Priority List gehört mit zu den mittelschnellen Methoden der Anforderungspriorisierung. Für die Priorisierung von 14 Requirements sind knapp 30 Minuten nötig.
Der Btree benötigt mehr Zeit, wenn er von Hand durchgeführt wird. Dieser Mehraufwand ist dem Ausbalancieren der Ergebnisansicht geschuldet.
Zuverlässigkeit der Binary Search Tree Technik
Der Binary Search Tree, die Binary Priority List und der Btree haben eine Rangreihe als Ergebnis. Das Datenniveau einer Rangreihe ist ordinal und beinhaltet mehr Informationen als die Numeral Assignment Technique mit ihren nominale Daten.
INFOBOX zu ordinalen Daten
Ordinale Daten haben ein gehobenes Skalenniveau. Mit ihnen werden Rangordnungen der Art „wichtiger – unwichtiger“, „größer – klein“, „mehr – weniger“ sichtbar. Der Abstand zwischen zwei benachbarten Rängen bleibt jedoch verborgen.
Ordinale Daten erlauben also einen direkten Vergleich der Anforderungen untereinander und somit eine Sortierung nach ihrer Priorität.
Der Rang eines priorisierten Requirements gibt Auskunft darüber, wie wichtig oder unwichtig eine Anforderung im Vergleich zu einer anderen in derselben Rangreihe ist.
Rangreihen-Methoden wie der Binary Search Tree sind zuverlässiger
Binary Search Tree, Binary Priority List und Btree sind zuverlässiger als Methoden für nominale Daten, weil die Priorität einer Anforderung immer im Vergleich zu einer anderen gilt.
Aufgrund der mittelmäßigen Akzeptanz seitens der Stakeholder für diese Methoden, der mittleren bis hohen Durchführungsgeschwindigkeit und den zuverlässigeren Ergebnisse empfehlen wir Ihnen:
Ziehen Sie in Zukunft eine Rangreihen-Methode wie den Binary Search Tree der Numeral Assignment Technique vor.
Welche Methoden noch besser sind, erfahren Sie in unseren kommenden Artikeln zur Priorisierung Ihrer Anforderungen.
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